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Portée et objet
L’examen et l’interprétation des données sont essentiels pour répondre aux questions posées. Les étapes clés de ce processus comprennent l’identification des sujets à analyser, la recherche de données appropriées, le choix des méthodes d’analyse, l’application des méthodes et l’évaluation des résultats.
Les résultats de l’analyse mettent en évidence l’utilité des sources de données en éclairant les sujets pertinents. Dans certains cas, les résultats analytiques sont le principal produit de données d’un programme, car la diffusion des microdonnées est impossible pour des raisons de confidentialité. L’analyse des données joue également un rôle crucial dans l’évaluation de la qualité des données en identifiant les problèmes spécifiques liés à une enquête. Ainsi, elle contribue aux améliorations futures des processus d’enquête.
L’analyse des données est essentielle pour comprendre les résultats des enquêtes, des sources administratives et des études pilotes, identifier les lacunes en matière de données, concevoir de nouvelles enquêtes, planifier des activités statistiques et fixer des objectifs de qualité.
Les résultats de l’analyse sont souvent publiés ou résumés dans les communications officielles de Statistique Canada.
Principes
Un organisme statistique veille à la pertinence et à l’utilité des informations contenues dans ses données pour les utilisateurs. L’analyse est l’outil principal pour obtenir des informations à partir de ces données.
Les données peuvent être utilisées à des fins d’études descriptives ou analytiques. Les études descriptives permettent d’estimer des mesures agrégées d’une population cible, tandis que les études analytiques visent à expliquer le comportement des caractéristiques ou les relations entre elles.
Pour être efficace, l’analyste doit comprendre les questions pertinentes, actuelles et futures, ainsi que la manière de présenter les résultats au public. Une bonne compréhension du contexte permet de choisir les sources de données et les méthodes statistiques appropriées. Toutes les conclusions doivent être étayées par les données analysées, y compris celles ayant une incidence sur les politiques publiques.
Lignes directrices
Préparation initiale
Avant de commencer une étude analytique, il est important de se poser les questions suivantes :
- Objectifs : Quels sont les objectifs de l’analyse ? Quels sujets sont abordés ? Quelles sont les questions auxquelles il faut répondre ?
- Justification : Pourquoi cette question est-elle intéressante ? Comment les réponses contribueront-elles aux connaissances existantes ? Quelle est la pertinence de cette étude ?
- Données : Quelles données utiliser ? Quelle est la meilleure source de données pour cette analyse ? Y a-t-il des limites ?
- Méthodes d’analyse : Quelles techniques statistiques sont appropriées ? Permettront-elles d’atteindre les objectifs ?
- Public : Qui s’intéresse à cette question et pourquoi ?
Données appropriées
Il est essentiel de s’assurer que les données sont adaptées à l’analyse envisagée. Pour cela, il faut tenir compte de plusieurs aspects :
- La population visée par les données est-elle suffisamment représentative de la population cible de l’analyse ?
- Les variables, définitions et concepts utilisés dans les données sont-ils pertinents pour l’étude ?
- La nature longitudinale ou transversale des données convient-elle à l’analyse ?
- La taille de l’échantillon est-elle suffisante pour obtenir des résultats significatifs ?
- La qualité des données, telle qu’elle est documentée ou évaluée, est-elle suffisante ?
Si plusieurs sources de données sont utilisées, il convient de vérifier leur cohérence et la manière de les intégrer de manière appropriée à l’analyse.
Méthodes et outils appropriés
Il est important de choisir une approche analytique adaptée à la question étudiée et aux données à analyser.
Pour analyser des données provenant d’un échantillon probabiliste, il peut être approprié d’utiliser des méthodes analytiques qui ne tiennent pas compte du plan d’enquête, à condition que les conditions du modèle soient satisfaites. Cependant, les méthodes qui intègrent les informations sur le plan d’échantillonnage sont généralement plus efficaces.
Il est également nécessaire de déterminer si les informations sur le plan de sondage peuvent être intégrées à l’analyse, en utilisant par exemple des méthodes basées sur le plan de sondage.
Il est recommandé de consulter des spécialistes du sujet pour obtenir des conseils sur les sources de données et les méthodes statistiques si nécessaire.
Une fois la méthode analytique appropriée déterminée, il faut choisir le logiciel adapté pour l’appliquer. Il est préférable d’utiliser des logiciels commerciaux qui ont été testés plus rigoureusement que les logiciels non commerciaux.
Il peut être nécessaire de reformater les données pour les utiliser avec le logiciel sélectionné. Des diagnostics appropriés doivent être inclus dans les méthodes d’analyse si des modèles sont ajustés aux données.
Les données peuvent comporter des valeurs manquantes, il est donc important de déterminer comment les traiter. Selon la nature et l’importance des données manquantes, différentes approches peuvent être utilisées, telles que l’imputation des valeurs manquantes ou l’utilisation de méthodes spécifiques pour tenir compte de la non-réponse.
Interprétation des résultats
Étant donné que la plupart des analyses sont basées sur des études observationnelles plutôt que sur des expériences contrôlées, il est important de ne pas tirer de conclusions causales.
Lors de l’étude des changements au fil du temps, il est nécessaire d’examiner les tendances à court, moyen et long terme, car les variations à court terme peuvent ne représenter que des fluctuations mineures d’une tendance plus importante à moyen ou long terme.
Il est préférable d’utiliser des points de référence significatifs plutôt que des points de référence arbitraires, en fonction du domaine étudié (par exemple, les derniers chiffres économiques, les différences intergénérationnelles ou les changements législatifs).
Présentation des résultats
Lors de la rédaction de l’article, il est important de mettre l’accent sur les variables et les sujets importants. Il est préférable de structurer les idées de manière logique et d’utiliser des titres, des sous-titres et des encadrés pour renforcer la structure de l’article.
Le texte doit être rédigé dans un langage simple, adapté au public cible. L’utilisation de graphiques et de tableaux peut aider à communiquer le message de manière visuelle. Il est recommandé de choisir des titres qui véhiculent un message clair plutôt que des titres plus généraux.
Dans les tableaux, il est essentiel de veiller à la clarté des données en termes de formulation, d’emplacement, de titres et d’étiquetage. Les pratiques ou méthodes d’arrondissement doivent également être expliquées.
Il convient de fournir des informations sur les sources de données utilisées, ainsi que sur les éventuelles limitations qui pourraient avoir une incidence sur l’analyse. Il est également important de fournir des informations sur les méthodes analytiques et les outils utilisés, ainsi que sur la qualité des résultats obtenus.
Avant de finaliser l’article, il est recommandé de le faire relire par d’autres personnes pour vérifier sa pertinence, son exactitude et sa compréhensibilité. Si l’article doit être diffusé en dehors de l’organisation, il doit également faire l’objet d’un examen institutionnel et par les pairs.
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